Ein herkömmlicher Ansatz zur Entitätsverknüpfung besteht darin, zunächst in einem gegebenen Dokument Erwähnungen zu identifizieren und anschließend deren zugrundeliegende Entitäten in der Wissensbasis zu inferieren. Ein bekannter Nachteil dieses Ansatzes ist, dass er die Erkennung von Erwähnungen erfordert, ohne bereits deren Entitäten zu kennen – ein Vorgehen, das unnatürlich und schwierig ist. Wir präsentieren ein neues Modell, das dieser Einschränkung nicht unterliegt, namens EntQA, abgeleitet von „Entity linking as Question Answering“ (Entitätsverknüpfung als Fragebeantwortung). EntQA schlägt zunächst mit einem schnellen Abrufmodul mögliche Entitäten vor und untersucht anschließend das Dokument mit einem leistungsfähigen Lesemodul, um Erwähnungen jeder vorgeschlagenen Entität zu finden. Unser Ansatz verbindet Fortschritte in der Entitätsverknüpfung mit denen im Bereich der offenen Domänen-Fragebeantwortung und nutzt vortrainierte Modelle für dichte Entitätsabrufverfahren und Textverständnis. Im Gegensatz zu früheren Arbeiten setzen wir weder auf ein Erwähnungs-Entitäten-Wörterbuch noch auf großskalige schwache Aufsicht. EntQA erzielt starke Ergebnisse auf der GERBIL-Benchmark-Plattform.